CB-net 模型采用了双编码器结构,同时建模音频和长上下文文本信息。并且,我们还引入了一个显式的偏置词预测模块,通过使用二元交叉熵(BCE)损失函数显式预测长上下文文本中在音频中出现的关键偏置词。此外,为了增强 LCB-net 的泛化能力和稳健性,我们还采用了动态的关键词模拟策略
LCB-net模型采用了双编码器结构,同时建模音频和长上下文文本信息。此外,模型还引入了一个显式的偏置词预测模块,用于预测长上下文文本中在音频中出现的关键偏置词。
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